ScoDoc/app/pe/pe_jury.py

# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-

##############################################################################
#
# Gestion scolarite IUT
#
# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet.  All rights reserved.
#
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program; if not, write to the Free Software
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
#
#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
#
##############################################################################

##############################################################################
#  Module "Avis de poursuite d'étude"
#  conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
##############################################################################

"""
Created on Fri Sep  9 09:15:05 2016

@author: barasc
"""

# ----------------------------------------------------------
# Ensemble des fonctions et des classes
# permettant les calculs preliminaires (hors affichage)
# a l'edition d'un jury de poursuites d'etudes
# ----------------------------------------------------------

import io
import os
import time
from zipfile import ZipFile

import numpy as np
import pandas as pd

from app.pe.rcss import pe_rcs
from app.pe.moys import pe_sxtag
from app.pe.pe_affichage import NOM_STAT_PROMO, SANS_NOTE, NOM_STAT_GROUPE
import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
from app.pe.moys import (
    pe_tabletags,
    pe_ressemtag,
    pe_sxtag,
    pe_rcstag,
    pe_interclasstag,
    pe_moytag,
)
import app.pe.pe_rcss_jury as pe_rcss_jury


class JuryPE(object):
    """
    Classe mémorisant toutes les informations nécessaires pour établir un jury de PE, sur la base
    d'une année de diplôme. De ce semestre est déduit :
    1. l'année d'obtention du DUT,
    2. tous les étudiants susceptibles à ce stade (au regard de leur parcours) d'être diplomés.

    Args:
        diplome : l'année d'obtention du diplome BUT et du jury de PE (généralement février XXXX)
    """

    def __init__(self, diplome: int):
        pe_affichage.pe_start_log()
        self.diplome = diplome
        "L'année du diplome"

        self.nom_export_zip = f"Jury_PE_{self.diplome}"
        "Nom du zip où ranger les fichiers générés"

        pe_affichage.pe_print(
            f"Données de poursuite d'étude générées le {time.strftime('%d/%m/%Y à %H:%M')}\n"
        )
        # Chargement des étudiants à prendre en compte dans le jury
        pe_affichage.pe_print(
            f"""*** Recherche des étudiants diplômés 🎓 en {self.diplome}"""
        )
        self.etudiants = pe_etudiant.EtudiantsJuryPE(
            self.diplome
        )  # Les infos sur les étudiants
        self.etudiants.find_etudiants()
        self.diplomes_ids = self.etudiants.diplomes_ids

        self.rcss_jury = pe_rcss_jury.RCSsJuryPE(self.diplome)
        """Les informations sur les regroupements de semestres"""

        self.zipdata = io.BytesIO()
        with ZipFile(self.zipdata, "w") as zipfile:
            if not self.diplomes_ids:
                pe_affichage.pe_print("*** Aucun étudiant diplômé")
            else:
                try:
                    self._gen_xls_diplomes(zipfile)
                    self._gen_xls_ressembuttags(zipfile)
                    self._gen_trajectoires()
                    self._gen_semXs()
                    self._gen_xls_sxtags(zipfile)
                    self._gen_rcsemxs()
                    self._gen_xls_rcstags(zipfile)
                    self._gen_xls_interclasstags(zipfile)
                    self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
                    # self._gen_xls_synthese_par_etudiant(zipfile)
                except Exception as e:
                    raise e
            # et le log
            self._add_log_to_zip(zipfile)

        # Fin !!!! Tada :)

    def _gen_xls_diplomes(self, zipfile: ZipFile):
        "Intègre le bilan des semestres taggués au zip"
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            if self.diplomes_ids:
                onglet = "diplômés"
                df_diplome = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
                df_diplome.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            if self.etudiants.abandons_ids:
                onglet = "redoublants-réorientés"
                df_abandon = self.etudiants.df_administratif(
                    self.etudiants.abandons_ids
                )
                df_abandon.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
        output.seek(0)

        self.add_file_to_zip(
            zipfile,
            f"etudiants_{self.diplome}.xlsx",
            output.read(),
            path="details",
        )

    def _gen_xls_ressembuttags(self, zipfile: ZipFile):
        """Calcule les moyennes par tag des résultats des Semestres BUT"""
        pe_affichage.pe_print(
            "*** Génère les ResSemBUTTag (résultats des semestres BUT taggués)"
        )

        formsemestres = get_formsemestres_etudiants(self.etudiants)
        pe_affichage.pe_print(
            f"--> {len(formsemestres)} résultats de semestres à considérer"
        )

        self.ressembuttags = {}
        for frmsem_id, formsemestre in formsemestres.items():
            # Crée le semestre_tag et exécute les calculs de moyennes
            self.ressembuttags[frmsem_id] = pe_ressemtag.ResSemBUTTag(formsemestre)

        # Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
                onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
                onglets += []
                df = res_sem_tag.to_df()
                # écriture dans l'onglet
                df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
        output.seek(0)

        self.add_file_to_zip(
            zipfile,
            f"ResSemBUTTags_{self.diplome}.xlsx",
            output.read(),
            path="details",
        )

    def _gen_trajectoires(self):
        """Génère l'ensemble des trajectoires (RCS), qui traduisent les différents
        chemins au sein des (form)semestres pour atteindre la cible d'un
        RCS (par ex: 'S2' ou '3S').
        """
        pe_affichage.pe_print(
            "*** Génère les trajectoires (différentes combinaisons de semestres) des étudiants"
        )

        self.rcss_jury.cree_trajectoires(self.etudiants)

    def _gen_semXs(self):
        """Génère les SemXs (trajectoires/combinaisons de semestre de même rang x)
        qui traduisent les différents chemins des étudiants pour valider un semestre Sx.
        """
        # Génère les regroupements de semestres de type Sx
        pe_affichage.pe_print(
            "*** Génère les SemXs (RCS de même Sx donnant lieu à validation du semestre)"
        )
        self.rcss_jury.cree_semxs(self.etudiants)
        self.rcss_jury._aff_semxs_suivis(self.etudiants)

    def _gen_xls_sxtags(self, zipfile: ZipFile):
        """Génère les semestres taggués en s'appuyant sur les RCF de type Sx (pour
        identifier les redoublements impactant les semestres taggués).
        """
        # Génère les moyennes des RCS de type Sx
        pe_affichage.pe_print(
            "*** Calcule les moyennes des SxTag (moyennes d'un SemX/RCS de type Sx)"
        )

        # Les SxTag (moyenne de Sx par UE)
        self.sxtags = {}
        for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
            # SxTag traduisant le RCF
            sxtag_id = rcf_id
            self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)

        # Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for sxtag in self.sxtags.values():
                onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
                if sxtag.is_significatif():
                    df = sxtag.to_df()
                    onglets += [onglet]
                    # écriture dans l'onglet
                    df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")

        output.seek(0)
        if onglets:
            self.add_file_to_zip(
                zipfile,
                f"semestres_taggues_{self.diplome}.xlsx",
                output.read(),
                path="details",
            )

    def _gen_rcsemxs(self):
        """Génère les regroupements cohérents de RCFs qu'ont suivi chaque étudiant"""

        pe_affichage.pe_print(
            "*** Génère les RCSemX (regroupements cohérents de données"
            " extraites des SemX) amenant du S1 à un semestre final***"
        )
        self.rcss_jury.cree_rcsemxs(self.etudiants)
        self.rcss_jury._aff_rcsemxs_suivis(self.etudiants)

    def _gen_xls_rcstags(self, zipfile: ZipFile):
        """Génère les RCS taggués traduisant les moyennes (orientées compétences)
        de regroupements de semestre de type Sx, xA ou xS.

        Stocke le résultat dans self.rccs_tag, un dictionnaire de
        la forme ``{nom_aggregat: {fid_terminal: RCSTag(fid_terminal)} }``

        Pour rappel : Chaque RCS est identifié par un nom d'aggrégat et par un formsemestre terminal.

        Par exemple :

        * combinaisons '3S' : S1+S2+S3 en prenant en compte tous les S3 qu'ont fréquenté les
          étudiants du jury PE. Ces S3 marquent les formsemestre terminal de chaque combinaison.

        Args:
            etudiants: Les données des étudiants
            semestres_tag: Les semestres tag (pour lesquels des moyennes par tag ont été calculés)
        """

        # Génère les moyennes des RCS de type Sx
        pe_affichage.pe_print("*** Calcule les moyennes des RC de RCFS")

        self.rcss_tags = {}
        for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
            self.rcss_tags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSTag(rcsemx, self.sxtags)

        # Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for rcs_tag in self.rcss_tags.values():
                onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
                if rcs_tag.is_significatif():
                    df = rcs_tag.to_df()
                    onglets += [onglet]
                    # écriture dans l'onglet
                    df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
        output.seek(0)

        if onglets:
            self.add_file_to_zip(
                zipfile,
                f"RCRCFs_{self.diplome}.xlsx",
                output.read(),
                path="details",
            )

    def _gen_xls_interclasstags(self, zipfile: ZipFile):
        """Génère les interclassements sur la promo de diplômés
        par (nom d') aggrégat
        en distinguant les interclassements par accronymes d'UEs (sur les SxTag)
        et ceux par compétences (sur les RCSTag).
        """
        pe_affichage.pe_print(
            "*** Génère les interclassements sur chaque type de RCS/agrgégat"
        )
        self.interclasstags = {
            pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
            pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
        }

        etudiants_diplomes = self.etudiants.etudiants_diplomes

        # Les interclassements par UE
        for Sx in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
            pe_affichage.pe_print(
                f"--> Interclassement par (acronyme d')UEs pour le RCS {Sx}"
            )
            interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
                Sx,
                pe_moytag.CODE_MOY_UE,
                etudiants_diplomes,
                self.rcss_jury.semXs,
                self.sxtags,
                self.rcss_jury.semXs_suivis,
            )
            self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_UE][Sx] = interclass

        # Les interclassements par compétences
        for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
            pe_affichage.pe_print(
                f"--> Interclassement par compétences pour le RCS {nom_rcs}"
            )
            interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
                nom_rcs,
                pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
                etudiants_diplomes,
                self.rcss_jury.rcsemxs,
                self.rcss_tags,
                self.rcss_jury.rcsemxs_suivis,
            )
            self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][nom_rcs] = interclass

        # Intègre le bilan des aggrégats (interclassé par promo) au zip final
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for type_interclass in [
                pe_moytag.CODE_MOY_UE,
                pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
            ]:
                interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
                for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
                    onglet = interclass.get_repr()
                    if interclass.is_significatif():
                        df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
                        onglets += [onglet]
                        # écriture dans l'onglet
                        df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")

        output.seek(0)

        if onglets:
            self.add_file_to_zip(
                zipfile,
                f"InterClassTags_{self.diplome}.xlsx",
                output.read(),
                path="details",
            )

    def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
        """Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
        # Synthèse des éléments du jury PE
        self.synthese = self.synthetise_jury_par_tags()

        # Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
        pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for (tag, type_moy), df in self.synthese.items():
                onglet = f"{tag} {type_moy}"
                onglets += [onglet]
                # écriture dans l'onglet:
                df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
        output.seek(0)

        self.add_file_to_zip(
            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_tag.xlsx", output.read()
        )

    def _gen_xls_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
        """Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
        # Synthèse des éléments du jury PE
        synthese = self.synthetise_jury_par_etudiants()

        # Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
        pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par étudiants")
        output = io.BytesIO()
        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
            output, engine="openpyxl"
        ) as writer:
            onglets = []
            for onglet, df in synthese.items():
                onglets += [onglet]
                # écriture dans l'onglet:
                df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
        output.seek(0)

        self.add_file_to_zip(
            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_etudiant.xlsx", output.read()
        )

    def _add_log_to_zip(self, zipfile):
        """Add a text file with the log messages"""
        log_data = pe_affichage.pe_get_log()
        self.add_file_to_zip(zipfile, "pe_log.txt", log_data)

    def add_file_to_zip(self, zipfile: ZipFile, filename: str, data, path=""):
        """Add a file to given zip
        All files under NOM_EXPORT_ZIP/
        path may specify a subdirectory

        Args:
             zipfile: ZipFile
             filename: Le nom du fichier à intégrer au zip
             data: Les données du fichier
             path: Un dossier dans l'arborescence du zip
        """
        path_in_zip = os.path.join(path, filename)  # self.nom_export_zip,
        zipfile.writestr(path_in_zip, data)

    def get_zipped_data(self) -> io.BytesIO | None:
        """returns file-like data with a zip of all generated (CSV) files.
        Warning: reset stream to the begining.
        """
        self.zipdata.seek(0)
        return self.zipdata

    def _do_tags_list(self, interclassements: dict[str, dict]):
        """La liste des tags extraites des interclassements"""
        tags = []
        # Pour chaque type d'interclassements
        for type in interclassements:
            interclassement = interclassements[type]
            for aggregat in interclassement:
                interclass = interclassement[aggregat]
                if interclass.tags_sorted:
                    tags.extend(interclass.tags_sorted)
            tags = sorted(set(tags))
            return tags

    # **************************************************************************************************************** #
    # Méthodes pour la synthèse du juryPE
    # *****************************************************************************************************************

    def synthetise_jury_par_tags(self) -> dict[pd.DataFrame]:
        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
        dont les onglets sont les tags et des types de calcul de moyennes
        (par UEs ou par compétences)"""

        pe_affichage.pe_print(
            "*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
        )

        synthese = {}
        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
        synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)

        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
        for tag in tags:
            for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
                pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy}")
                synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
        return synthese

    def df_tag_type(self, tag, type_moy, type_colonnes=True):
        """Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
        interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
        du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
        tels que fourni dans l'excel final.

        Si type=UEs => tous les sxtag du tag
        Si type=Compétences => tous les rcstag du tag

        Args:
            tag: Un des tags (a minima `but`)
            type_moy: Un type de moyenne

        Returns:
        """

        # Les données des étudiants
        etuds = [etud for etudid, etud in self.etudiants.etudiants_diplomes.items()]
        df = pe_tabletags.df_administratif(etuds, aggregat="", cohorte="")

        if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
            aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES
        else:
            aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS

        for aggregat in aggregats:
            print(aggregat)
            # Descr de l'aggrégat
            descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]

            # L'interclassement associé
            interclass = self.interclasstags[type_moy][aggregat]

            if interclass.is_significatif():
                # Le dataframe du classement sur le groupe
                df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
                    tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
                )
                df = df.join(df_groupe)

                # Le dataframe du classement sur la promo
                df_promo = interclass.to_df(
                    administratif=False,
                    aggregat=aggregat,
                    tags_cibles=[tag],
                    cohorte="Promo",
                    type_colonnes=False,
                )
                df = df.join(df_promo)

        # Conversion des colonnes en multiindex
        if type_colonnes:
            df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
        return df
        # Fin de l'aggrégat

    def synthetise_jury_par_etudiants(self) -> dict[pd.DataFrame]:
        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
        dont les onglets sont les étudiants"""
        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par étudiants***")

        synthese = {}
        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
        synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)

        etudids = list(self.diplomes_ids)

        for etudid in etudids:
            etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
            nom = etudiant.nom
            prenom = etudiant.prenom[0]  # initial du prénom

            onglet = f"{nom} {prenom}. ({etudid})"
            if len(onglet) > 32:  # limite sur la taille des onglets
                fin_onglet = f"{prenom}. ({etudid})"
                onglet = f"{nom[:32-len(fin_onglet)-2]}." + fin_onglet

            pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse de l'étudiant {etudid}")
            synthese[onglet] = self.df_synthese_etudiant(etudid)
        return synthese

    def df_synthese_etudiant(self, etudid: int) -> pd.DataFrame:
        """Créé un DataFrame pour un étudiant donné par son etudid, retraçant
        toutes ses moyennes aux différents tag et aggrégats"""
        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)

        donnees = {}

        for tag in tags:
            # Une ligne pour le tag
            donnees[tag] = {("", "", "tag"): tag}

            for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
                # Le dictionnaire par défaut des moyennes
                donnees[tag] |= get_defaut_dict_synthese_aggregat(
                    aggregat, self.diplome
                )

                # La trajectoire de l'étudiant sur l'aggrégat
                trajectoire = self.rcss_jury.trajectoires_suivies[etudid][aggregat]
                if trajectoire:
                    trajectoire_tagguee = self.rcss_tags[trajectoire.sxtag_id]
                    if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
                        # L'interclassement
                        interclass = self.interclasstags[aggregat]

                        # Injection des données dans un dictionnaire
                        donnees[tag] |= get_dict_synthese_aggregat(
                            aggregat,
                            trajectoire_tagguee,
                            interclass,
                            etudid,
                            tag,
                            self.diplome,
                        )

            # Fin de l'aggrégat
        # Construction du dataFrame
        df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index")

        # Tri par nom/prénom
        df.sort_values(by=[("", "", "tag")], inplace=True)
        return df


def get_formsemestres_etudiants(etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE) -> dict:
    """Ayant connaissance des étudiants dont il faut calculer les moyennes pour
    le jury PE (attribut `self.etudiant_ids) et de leurs trajectoires (semestres
    parcourus), renvoie un dictionnaire ``{fid: FormSemestre(fid)}``
    contenant l'ensemble des formsemestres de leurs cursus, dont il faudra calculer
    la moyenne.

    Args:
        etudiants: Les étudiants du jury PE

    Returns:
        Un dictionnaire de la forme `{fid: FormSemestre(fid)}`
    """
    semestres = {}
    for etudid in etudiants.etudiants_ids:
        for cle in etudiants.cursus[etudid]:
            if cle.startswith("S"):
                semestres = semestres | etudiants.cursus[etudid][cle]
    return semestres


def get_defaut_dict_synthese_aggregat(nom_rcs: str, diplome: int) -> dict:
    """Renvoie le dictionnaire de synthèse (à intégrer dans
    un tableur excel) pour décrire les résultats d'un aggrégat

    Args:
        nom_rcs : Le nom du RCS visé
        diplôme : l'année du diplôme
    """
    # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
    descr = pe_rcs.get_descr_rcs(nom_rcs)

    nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
    donnees = {
        (descr, "", "note"): SANS_NOTE,
        # Les stat du groupe
        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): SANS_NOTE,
        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): SANS_NOTE,
        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): SANS_NOTE,
        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): SANS_NOTE,
        # Les stats de l'interclassement dans la promo
        (descr, nom_stat_promo, "class."): SANS_NOTE,
        (
            descr,
            nom_stat_promo,
            "min",
        ): SANS_NOTE,
        (
            descr,
            nom_stat_promo,
            "moy",
        ): SANS_NOTE,
        (
            descr,
            nom_stat_promo,
            "max",
        ): SANS_NOTE,
    }
    return donnees


def get_dict_synthese_aggregat(
    aggregat: str,
    trajectoire_tagguee: pe_rcstag.RCSTag,
    interclassement_taggue: pe_interclasstag.InterClassTag,
    etudid: int,
    tag: str,
    diplome: int,
):
    """Renvoie le dictionnaire (à intégrer au tableur excel de synthese)
    traduisant les résultats (moy/class) d'un étudiant à une trajectoire tagguée associée
    à l'aggrégat donné et pour un tag donné"""
    donnees = {}
    # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
    descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)

    # La note de l'étudiant (chargement à venir)
    note = np.nan

    # Les données de la trajectoire tagguée pour le tag considéré
    moy_tag = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]

    # Les données de l'étudiant
    note = moy_tag.get_note_for_df(etudid)

    classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
    nmin = moy_tag.get_min_for_df()
    nmax = moy_tag.get_max_for_df()
    nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()

    # Statistiques sur le groupe
    if not pd.isna(note) and note != np.nan:
        # Les moyennes de cette trajectoire
        donnees |= {
            (descr, "", "note"): note,
            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): classement,
            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): nmin,
            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): nmoy,
            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): nmax,
        }

    # L'interclassement
    moy_tag = interclassement_taggue.moyennes_tags[tag]

    classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
    nmin = moy_tag.get_min_for_df()
    nmax = moy_tag.get_max_for_df()
    nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()

    if not pd.isna(note) and note != np.nan:
        nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"

        donnees |= {
            (descr, nom_stat_promo, "class."): classement,
            (descr, nom_stat_promo, "min"): nmin,
            (descr, nom_stat_promo, "moy"): nmoy,
            (descr, nom_stat_promo, "max"): nmax,
        }

    return donnees